Juego impulsado por IA para el desarrollo de habilidades sociales en TEA

El Trastorno del Espectro Autista (TEA) puede afectar bastante cómo las personas se comunican e interactúan socialmente. Muchas personas con TEA tienen problemas para entender las señales sociales, reconocer emociones en otros y mantener conversaciones. Estos desafíos pueden hacer que las interacciones diarias sean muy complicadas. Para ayudar a quienes tienen TEA a mejorar sus Habilidades Sociales, proponemos un nuevo enfoque que consiste en crear un juego de aprendizaje. Este juego usará agentes de Inteligencia Artificial (IA) que actuarán como compañeros de conversación.

#El Papel de la IA en el Desarrollo de Habilidades Sociales

Los agentes de IA están diseñados para ayudar a las personas a practicar interacciones sociales en un ambiente seguro y controlado. Planeamos hacer entrevistas con expertos para entender mejor qué características deben tener estos agentes para ser útiles para las personas con TEA. Hay dos tipos principales de roles que estos agentes podrían tener: uno que actúa como compañero de conversación para discutir temas de la vida real y otro que se enfoca en entrenar presentando diversas situaciones para que los usuarios naveguen.

En el escenario de entrenamiento, los usuarios pueden recibir tareas o desafíos específicos para interactuar con el agente. El agente también puede asignar tareas que animen al usuario a practicar conversaciones en la vida real y ofrecer recompensas por completar estas tareas con éxito.

#Entendiendo los Desafíos del TEA

Las personas con TEA suelen enfrentar dificultades que caen en tres áreas principales:

1. Percepción Social: Esto incluye qué tan bien pueden ver las cosas desde la perspectiva de otras personas.

2. Habilidades Sociales: Esto implica la comunicación no verbal, como entender el lenguaje corporal, el contacto visual y las expresiones faciales.

3. Comportamiento: Muchos individuos con TEA tienen Comportamientos repetitivos e intereses muy focalizados.

Estos desafíos pueden llevar a lo que a menudo se llama 'ceguera social', donde reconocer emociones en otros es muy complicado.

#Métodos de Apoyo y Entrenamiento

Con el apoyo correcto, las personas con TEA pueden mejorar sus habilidades de comunicación. Las opciones incluyen entrenamiento en habilidades sociales, ayudas visuales y tecnología para asistirles. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), un tipo de IA, pueden ofrecer apoyo continuo al simular conversaciones similares a las humanas. Esta interacción constante es esencial, ya que muchos individuos con TEA se benefician de aprender a través de la práctica repetida.

Nuestro objetivo es crear agentes empáticos que ayuden a las personas con TEA a practicar sus habilidades sociales en un entorno sin riesgos. Los usuarios previstos serán adultos con TEA, y planeamos usar Unity para el diseño del juego, junto con avatares animados que puedan mostrar emociones y LLMs para generar respuestas en el chat.

#Preguntas de Investigación

Para crear agentes efectivos, buscamos explorar varias preguntas importantes:

1. ¿Qué características deben tener los agentes empáticos?
2. ¿Cómo deberían visualizarse esos agentes?
3. ¿Cómo deberían interactuar los usuarios con estos agentes?
4. ¿Qué métodos pueden medir el éxito de estos agentes?

#Trabajo Anterior

Investigaciones han demostrado que usar agentes virtuales puede mejorar varias habilidades para individuos con TEA, como habilidades sociales, comunicación y comprensión emocional. Varios estudios sugieren que los juegos diseñados de forma divertida pueden ayudar a cerrar la brecha entre las terapias recomendadas y lo que las personas realmente reciben.

Algunos investigadores han desarrollado modelos de empatía en agentes virtuales que sugieren que estos agentes deberían entender la relación que tienen con el usuario. Otros estudios enfatizan la importancia de personalizar los agentes y mantener un sentido de realismo, asegurando que no caigan en el 'Valle Inquietante', donde se ven casi humanos pero aún así resultan desconcertantes.

#Diseñando Agentes Efectivos

Para diseñar los agentes, hemos consultado con expertos de varios campos. Ellos sugirieron dos enfoques principales sobre cómo podrían comportarse los agentes:

1. Amigo Solidario: Este rol implica ofrecer comentarios constructivos y orientación.

2. Compañero de Entrenamiento: Esta versión se enfoca en simular interacciones cotidianas y desafíos.

Los expertos indicaron que la comunicación debería ser directa, sin sarcasmo ni modismos. La conversación debería ser lo más precisa posible, lo que ayudaría a quienes tienen TEA a sentirse más cómodos.

En términos de diseño, los expertos debatieron si los agentes deberían verse muy realistas o más estilizados. Algunos sugirieron que avatares estilizados podrían ser mejores para evitar la incomodidad causada por personajes casi realistas. Otros creían que los agentes deberían ser lo suficientemente realistas para transmitir emociones y señales no verbales.

#Mecanismos de Retroalimentación

La retroalimentación es crucial para el aprendizaje. Los agentes necesitan ofrecer respuestas que aclaren sus declaraciones durante las conversaciones. Para los escenarios de entrenamiento, sería útil introducir diferentes niveles de dificultad para mantener a los usuarios interesados a lo largo del tiempo.

Los agentes también pueden asignar tareas de la vida real a los usuarios y revisarlas más tarde para ver qué tan bien completaron esas tareas. La retroalimentación regular y el refuerzo positivo son importantes para motivar a los usuarios. Por ejemplo, los usuarios podrían ganar puntos o desbloquear nuevos escenarios por completar con éxito sus tareas.

#Comunicación Proactiva

Los agentes también deberían adoptar un enfoque proactivo. Pueden hacer preguntas y liderar conversaciones cuando sea apropiado. Esto ayuda a crear un ambiente donde cometer errores es aceptable. Los expertos enfatizaron la importancia de un tono calmado y comprensivo por parte de los agentes para hacer que los usuarios se sientan seguros.

#Evaluando el Progreso

Evaluar qué tan bien están aprendiendo los usuarios es importante. Para hacer esto, podemos usar cuestionarios para evaluar la motivación, la usabilidad y el progreso general. Algunas sugerencias para evaluaciones incluyen escalas que midan cuán efectivamente los usuarios interactúan con sus agentes y cómo transfieren lo que han aprendido a situaciones de la vida real.

#Resumen de Hallazgos

Basado en nuestra investigación y entrevistas con expertos, hemos obtenido valiosos conocimientos sobre el desarrollo de agentes empáticos para quienes tienen TEA:

1. Características del Agente: Los agentes pueden servir como compañeros de conversación o compañeros de entrenamiento, dependiendo de las necesidades del usuario.

2. Visualización: Existe una opinión dividida sobre si los agentes deben ser realistas o estilizados, indicando que se necesita más investigación.

3. Interacción: La comunicación mínima debería incluir un sistema de chat, pero las interacciones más realistas deberían abarcar tanto la comunicación verbal como no verbal.

4. Evaluación del Éxito: Podemos usar varias escalas para evaluar la experiencia del usuario, como la Escala de Usabilidad de Bots y la Escala de Responsividad Social.

Combinar LLMs con compañeros de conversación visuales presenta una emocionante oportunidad para ayudar a las personas con TEA a construir sus habilidades sociales. El plan incluye usar elementos de juego para mantener a los usuarios motivados y comprometidos. Los agentes tienen como objetivo ayudar a los usuarios a navegar conversaciones de la vida real y recompensarlos por su progreso. Además, ajustar el nivel de dificultad ayudará a mantener el interés del usuario y fomentar la mejora.

En conclusión, el desarrollo de agentes empáticos tiene un gran potencial para ayudar a las personas con Trastorno del Espectro Autista a mejorar sus habilidades sociales. Futura investigación es crucial para refinar estos conceptos y asegurar que los agentes satisfagan efectivamente las necesidades de los usuarios.